Whisper对于中文语音识别与转写中文文本优化的实践(Python3.10)

import os
from datetime import datetime
from dejavu import Dejavu
from dejavu.recognizer.file_recognizer import FileRecognizer
from dejavu.database import get_database
 
# 初始化Dejavu
dejavu = Dejavu()
 
# 设置中文语言模型
dejavu.config['LM_PATH'] = 'dejavu/data/chinese/zh_gigaword_50000.crfsuite'
 
# 设置中文词汇表
dejavu.config['TOP_THREE_THRESHOLD'] = 0.5
dejavu.config['MIN_CONFIDENCE'] = 0.8
 
# 初始化数据库连接（如果需要）
database = get_database(dejavu.config)
dejavu.database = database
 
# 创建FileRecognizer对象
recognizer = FileRecognizer()
 
# 加载Dejavu配置
recognizer.load_dejavu(dejavu)
 
# 识别音频文件并输出结果
result = recognizer.recognize(os.path.join('audio_samples', 'chinese_sample.wav'))
 
# 输出结果
print("Result:", result)

这段代码示例展示了如何使用Dejavu库进行中文语音识别，并输出识别结果。需要注意的是，在实际应用中，可能需要对音频文件预处理、调整识别阈值等参数以提高识别准确率。此外，代码中的路径需要根据实际文件位置进行调整。